La scienza del settore immobiliare

I tuoi dati ti conoscono meglio, lascia che trovi la casa dei tuoi sogni. Il settore immobiliare si basa su tonnellate di dati che non vengono utilizzati ogni anno. In questo articolo, discutiamo di come le tecnologie avanzate stanno aiutando gli investitori immobiliari, i broker e le aziende a utilizzare la massa di informazioni all’interno del settore per aiutare le persone a trovare la casa dei loro sogni.

Nel 2017, a azioni sul campo Science Report articolo indirizzi l’impatto di AI, machine learning e analisi predittiva sul settore immobiliare:

“La pratica di Urban Analytics basata sull’intelligenza artificiale sta decollando nel settore immobiliare. La scienza dei dati e la logica algoritmica sono in prima linea nelle nuove pratiche di sviluppo urbano. Come chiudere? Questa è la domanda: gli esperti prevedono che la digitalizzazione andrà ben oltre i sistemi intelligenti di gestione degli edifici. Nuovi strumenti analitici con capacità predittive influenzeranno drasticamente il futuro dello sviluppo urbano, rimodellando il settore immobiliare nel processo “.

Avanti veloce al 2020: lasciandoci alle spalle le trappole dell’hype , riconosciamo gli effetti trasformativi dell’alfabetizzazione dei dati, delle strategie di digitalizzazione e dei progressi tecnologici. L’analisi predittiva, l’apprendimento automatico e le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale continuano a guidare l’innovazione in una varietà di settori, ben oltre il settore immobiliare. Dalle applicazioni ML più noiose ai più interessanti sforzi di automazione NLP e OCR , i leader del settore hanno imparato a sfruttare questi potenti strumenti a proprio vantaggio. Oggi ci mettiamo al passo con 3 casi d’uso immobiliari. Hanno lo scopo di illustrare come gli stack software moderni e le interfacce intuitive interagiscono con l’apprendimento automatico e l’ingegneria dei dati per creare prodotti e servizi unici.

Processi di acquisto della casa
Il mercato immobiliare di oggi pone un’interessante sfida di apprendimento automatico: esiste una formula per abbinare gli acquirenti di casa giusti con le proprietà giuste ai prezzi giusti? La ricerca di creare servizi accurati di corrispondenza e scoperta della casa è ciò che tiene in allerta ricercatori e professionisti del settore. Con enormi volumi di dati a loro disposizione e ispirati dall’elevata precisione dei sistemi di raccomandazione online (Netflix, chiunque?), I motori di home matching stanno assistendo a uno sviluppo costante, anche nel settore immobiliare non così tecnicamente propenso.

Orchard è un broker che sfrutta i moderni strumenti tecnologici per migliorare i servizi di scoperta domestica. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, trovano una risposta alla domanda più urgente che gli acquirenti di casa chiedono: “Com’è la casa dei miei sogni?”. Inoltre, gli algoritmi possono aiutarli a rispondere a una domanda successiva: “Quali compromessi sono (non) disposto a fare?”.

Il co-fondatore e Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi, chiarisce:

” Home Match è il primo algoritmo di ricerca domestica in assoluto che consente alle persone di scegliere le funzionalità per loro più importanti. Chiediamo agli acquirenti una serie di domande su ciò che apprezzano e considerano “must-have” e “bello da avere” in una casa, come un’isola della cucina, una piscina nel cortile e il tempo di percorrenza in pochi secondi. Orchard assegna un punteggio di partita personale a ogni casa nell’area di ricerca. “

In questo modo, gli acquirenti vengono abbinati a legittime opportunità di acquisto di una casa e l’intero processo diventa più facile per tutte le parti coinvolte.

Gli utenti di sistemi di abbinamento domestico possono vivere un’esperienza caratterizzata da una maggiore personalizzazione e usabilità . I risultati della ricerca sono classificati in base ai loro profili e interfacce interattive di facile utilizzo sostituiscono i vecchi cataloghi immobiliari.

“Orchard ha anche sviluppato un’altra novità assoluta nel settore, Photo Switch, che prende questi risultati di ricerca personalizzati e li visualizza in un modo visivamente più utile e personalizzato. Per fare ciò, Orchard ha creato un modello di apprendimento automatico per scansionare le foto di ogni casa sul mercato e determinare quali stanze sono presenti in ciascuna foto. Questa funzione è la prima del suo genere e consente agli utenti di confrontare facilmente i loro “must-have” tutti in una volta. Che si tratti della cucina di uno chef, di un cortile recintato o di un accogliente soggiorno, gli acquirenti di casa possono ora visualizzare ogni stanza fianco a fianco in un browser, con il clic di un solo pulsante “.

Tale funzionalità è possibile solo grazie alla perfetta interazione dei moderni strumenti tecnologici. Piattaforme Web, SDK di realtà virtuale, algoritmi di elaborazione delle immagini e framework di machine learning contribuiscono tutti a creare un’esperienza immobiliare unica.

Valutazioni di immobili commerciali
Un altro passaggio cruciale nel settore immobiliare commerciale è la valutazione della proprietà. I modelli di valutazione automatizzata sono vecchi quanto l’industria stessa, dato il compito di valutare le proprietà e stabilire schemi di prezzo. Tradizionalmente, questi modelli si basavano principalmente su dati storici di vendita. Tuttavia, i modelli che si basano solo sul comportamento passato perdono molte altre fonti di dati.

L’analisi predittiva e le moderne infrastrutture di raccolta dati sono costruite per integrare fonti di dati esterne e addestrare algoritmi basati su tipi di dati eterogenei. Invece di utilizzare un singolo tipo di dati che offre una prospettiva limitata su una proprietà, le architetture di dati unificate offrono una vista a 360 gradi e integrano fonti di dati esterne: domanda di mercato, dati macroeconomici, valori locativi, mercati dei capitali, posti di lavoro, traffico, ecc. non ci sono limiti rigidi ai dati che possono essere utilizzati da un modello di valutazione immobiliare, l’analisi predittiva è un potente strumento a disposizione delle agenzie immobiliari.

Smart Capital offre una soluzione così moderna per la valutazione della proprietà. Usano analisi predittive per la valutazione delle proprietà immobiliari e promettono di fornire un rapporto completo entro un giorno lavorativo. Il loro CEO, Laura Krashakova, offre alcuni spunti su come ottengono questo obiettivo.

“ La tecnologia consente l’elaborazione dei dati e la valutazione della proprietà in tempo reale e consente alle persone di accedere a dati precedentemente disponibili solo per i broker locali. Approfondimenti locali come la popolarità della posizione, i servizi nella zona, la qualità del trasporto pubblico, la vicinanza alle principali autostrade e il traffico pedonale sono ora prontamente disponibili e vengono valutati per facilità di confronto. “

Ci sono due aspetti che rendono possibile un tale servizio in primo luogo: la facilità di accesso e la possibilità di fornire informazioni in tempo reale . Le piattaforme mobile e web semplificano l’accesso, il caricamento e la visualizzazione dei dati da parte dei clienti, indipendentemente dalla loro posizione. Tutto ciò che serve è una connessione Internet. Allo stesso tempo, i framework di analisi predittiva elaborano i dati in tempo reale, alla velocità di millisecondi. Una volta che si verificano nuovi eventi di dati, vengono raccolti e inclusi nell’ultimo rapporto di analisi. Non è necessario attendere calcoli laboriosi e intensivi, poiché tutti questi calcoli possono ora essere eseguiti quasi istantaneamente, nel cloud.

Ancora una volta, l’interazione delle moderne tecnologie consente di offrire un’esperienza senza interruzioni basata su intuizioni in tempo reale. Allo stesso tempo, la varietà di fonti di dati esterne diventa una garanzia per una maggiore accuratezza della valutazione. Ciò consente di risparmiare tempo, denaro e mal di testa per tutte le parti coinvolte.

Processi di richiesta di prestito semplificati
Un altro processo immobiliare commerciale che pone una sfida interessante è la richiesta di prestito. Una sfida non solo per gli acquirenti di casa confusi, ma anche per i modelli di machine learning. I modelli di approvazione del credito richiedono l’accesso a tutti i tipi di dati, dalle informazioni personali, alla storia del credito, alle transazioni storiche e alla storia dell’occupazione. Identificare e integrare manualmente tutte queste origini dati può trasformarsi rapidamente in un’attività noiosa, dispendiosa in termini di tempo e fastidiosa. Inoltre, l’elaborazione manuale comporta un alto rischio di voci errate in tutta l’applicazione. Questi aspetti hanno trasformato il processo di richiesta di prestito manuale in un collo di bottiglia per le transazioni immobiliari.

Se solo esistesse una soluzione automatizzata per eliminare parte del dolore …

Beeline è una società focalizzata sulla semplificazione del processo di richiesta di prestito. La loro interfaccia mobile intuitiva guida gli acquirenti attraverso le richieste di prestito in pochi minuti. L’intero processo richiede solo 15 minuti e afferma di far risparmiare agli acquirenti di casa un sacco di mal di testa. Il modo in cui lo fanno è incredibilmente semplice: il loro servizio si collega a una varietà di fonti di dati personali (come la banca, le informazioni sui pagamenti e sulle tasse), utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per leggere e raccogliere informazioni, integra e analizza tutti i dati in tempo reale. In questo modo, i processi noiosi e dispendiosi in termini di tempo vengono aggirati e gli acquirenti di casa possono usufruire di processi di richiesta di prestito semplificati.

Come è possibile, ti stai chiedendo?

Il loro servizio è possibile solo integrando un’esperienza mobile-first , capacità di elaborazione intelligenti e un design utente all’avanguardia. La loro guida al prestito viene fornita tramite un’interfaccia di chat, che offre agli utenti un modo semplice per trovare risposte alle loro domande. Gli algoritmi di PNL supportano queste interazioni e aiutano a creare un’esperienza personalizzata. Allo stesso tempo, gli algoritmi di valutazione automatizzati avvengono in background, proprio come l’acquirente sta compilando i moduli. Ciò mostra come l’automazione sia la chiave per il successo del loro servizio. E la perfetta interazione degli strumenti tecnologici è ciò che rende possibile questa automazione in primo luogo.

Qual è il prossimo?
Un potente mix di tendenze tecnologiche è in prima linea nell’innovazione immobiliare: maggiore disponibilità dei dati, progressi nelle capacità di elaborazione dei dati e l’ubiquità degli algoritmi di apprendimento automatico. Tutti consentono di affrontare le applicazioni più impegnative, in modo intelligente, automatizzato e senza errori.

Inoltre, le capacità di cloud computing e le moderne architetture di archiviazione consentono di estrarre informazioni dettagliate dai dati in tempo reale, creare modelli predittivi complessi e integrare una varietà di origini dati. Tutto ciò consente di prevedere il futuro, innovare e mantenere un vantaggio competitivo.

Di ihal

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